CONCEPT

データの類型と投資家から見た強み、弱み


オルタナティブデータとは

オルタナティブデータ(Alternative Data)とは、主に金融領域で、財務情報や経済統計のように、伝統的に使われてきたデータ(Traditional Data)に対して、POSデータやクレジットカードデータ、位置情報、衛星画像など、これまで利活用されてこなかった代替的なデータのことを指します。

この記事では投資家の皆さんが実際にデータを利用する際の観点から、以下の3点をご紹介します。

  1. オルタナティブデータとはどういった種類のデータを指すのか
  2. 各データの強みと弱み
  3. 活用事例

各データの概要、強み・弱み

このセクションでは、具体的なデータについて、概要、強み・弱み、代表的なデータプロバイダーについて解説していきます。

 

Webトラフィック と アプリの利用状況 (Web Traffic & App Usage)

Webサイトやスマホアプリに関するデータです。主にWEBアクセスの解析ツールやスマホアプリのSDKから収集され、データの項目例として以下の様な項目が挙げられます。

WEBサイト

スマホアプリ

 これらの情報を活用することで、事業の好不調やサイトやアプリの人気度合いを把握することができます。例えば、Webトラフィック情報では、アクセス数を収集することによって、Eコマースや、旅行予約サイトの業績動向が見通せます。あるいは、スマートフォンアプリの利用情報からは、スマフォのゲームアプリの稼働状況がわかり、人気度合いを把握することができます。
 このように、短期的(数週間から3ヶ月程度)な業績予想を行う際に活用されます。
 

  概要

  • Webサイトにアクセスしたユーザーの数、アプリのダウンロード数、デモグラフィック、履歴・利用状況
  • 解析ツールで得られた情報から事業の好不調・人気を把握
  • オンラインサイトやアプリを運営する企業の業績予想に用いる

  強み

  • オンラインサイトのアクセス数、アプリのダウンロード数などの財務諸表に現れないKPIを把握することが可能
  • タイムラグが数日以内で、非常に速報性が高い

  弱み

  • 直接売上を知ることができない(Webのアクセス数やアプリのダウンロード数が売上に直結しないため)

  プロバイダー

  • Webトラフィック
    • SimilarWeb、comScore
  • アプリの利用状況
    • AppAnnie、TalkingData、QuestMobile
    • 日本ではApp Apeが有名

 

Webスクレイピング

Webスクレイピングデータとはプログラムによって自動収集されたWeb上の公開情報のことを指します。価格比較サイトや求人サイト等の様々なサイトに対して用いられます。
例えば、価格比較サイトでは、販売数量や価格からKPIを追うことが可能です。
また、求人サイトでは、従業員の書き込みから採用活動の活発さを推測したり、企業の従業員満足度をセンチメントスコア化することも可能です。
他にも、ECサイトにおける商品の売上ランキングを収集し、各商品の売れ行きを分析する例があります。

概要

  • Web上の公開情報を自動収集し、投資観点で有用な情報をDBに集約
  • 価格比較サイトや求人サイト、SNS、企業ホームページ、ECサイトなどが主な対象

強み

  • これまで定性的情報として認知されてきた情報を大量に収集し、定量的に評価することができる
  • アナリストが普段行うデスクリサーチを大規模化、自動化できるため、事前に投資対効果が見極めやすい

弱み

  • Webスクレイピングを禁止しているサイトも多く、コンプライアンス上の精査が必要
  • データ元が無償で誰でもアクセス可能な公開情報であるため、消費者購買データ等と比較し、独自性も出しづらい
  • サイトレイアウトの変更からの影響を受けやすい

プロバイダー

  • YipitData、TH Data Capital、Thinknum

 

SNS/センチメント

SNSサイト(Twitter、SanSan等)上のコメントやネットワーク情報を活用し、定性的な情報を定量的に分析するが可能です。
 分析の例として、特定のサービスやブランドに対するポジネガ分析や、コメント数に基づいたトレンド分析などが挙げられます。例えばファストフードチェーンや食品、飲料メーカー、ECサイトなどの多くの消費者を相手にしたBtoC関連の銘柄の分析に用いられることが多いデータです。
 

概要

  • SNSのコメントやネットワーク情報を活用し、個別企業のセンチメントを分析
  • 消費財系の銘柄を中心

強み

  • 「購買の前の関心」や「ブランディングの度合い」がわかる
  • 広告の成否など、イベントによる短期的なリアクションの把握ができる
  • 対象となる銘柄が広い

弱み

  • データ元が無償で誰でもアクセス可能な公開情報であるため、消費者購買データ等と比較し、独自性も出しづらい

プロバイダー

  • Estimize、Dataminr、MarketPsych

 

サーベイ(調査/アンケート)

消費者に対する調査・アンケートから得られるデータです。ブランドの選好や消費者行動に関しての調査が主です。調査方法には、数万人規模の大規模なパネルに対して同じ質問を定期的に繰り返す方法(パネル調査法)や、市場を代表する少数のユーザーに対してインタビューを行う方法(フォーカスグループ法)など幾つかの類型があります。
日本ではマーケティングリサーチの領域で、マクロミル社やクロスマーケティング社など、複数の会社がサーベイデータを用いたサービス提供しています。
金融領域では、比較的応用事例が少ないですが、一部の長期投資家は活用している模様です。

概要

  • アンケートやサーベイ調査から収集されるデータ
  • ブランドの選好や消費者行動に関しての調査が多い

強み

  • アンケート調査などでは、顧客が独自で調査項目を設定し、カスタマイズしたデータ収集ができる
  • 定量データのみならず、定性的な情報収集も必要に応じて可能になる

弱み

  • 調査の実施に際してユーザの同意(Opt-in)やパネルの多様性が必要だが、全てプロバイダー次第
  • 調査方法の特性から、ユーザーの回答負担が大きいため、大型のパネル数を獲得することが困難
  • 定期的な調査を行う場合、調査コストがかかりすぎる。結果的に不定期な調査になりがち

プロバイダー

  • Prosper Insights & Analytics、J Capital Research、Civic Science

 

消費者購買データ(Consumer Transaction Data)

消費者購買データはさらに以下のように分類することが可能です。

これらの消費に関するデータを活用し、BtoC企業の売上や価格設定、業界動向の実態把握を行うことができます。サンプル数が一定のサイズを超えれば、推計の正確性は非常に高くなり、オルタナティブデータの中で、最も利用され、インサイトも豊富なデータとされています。

これらの消費に関するデータを活用し、BtoC企業の売上や価格設定、業界動向の実態把握を行うことができます。サンプル数が一定のサイズを超えれば、推計の正確性は非常に高くなり、オルタナティブデータの中で、最も利用され、インサイトも豊富なデータとされています。

概要

  • POSデータやクレジットカードデータ、レシートなどを活用し、商品別の売上・価格の 短期動向を把握、企業決算や業界動向の実態把握を行う
  • 最も利用されている、インサイト豊富かつ正確なデータ

強み

  • 売上などの財務KPIとの直結性が高い
  • サーベイ調査などと比較し、サンプルサイズを確保しやすい

弱み

  • 対象銘柄がBtoC系に限定されがち

プロバイダー

  • ナウキャストは日経POS、TrueData、Tポイント、JCB等のデータを活用し、様々なインサイトを提供

  • クレジットカードでは、Yodlee、Second Measure、Mastercard

  • レシートでは、Edison、楽天インテリジェンス、Superfly Intelligence

 

ニューステキスト(News Text)

新聞記事やニュースメディアのデータを活用し、以下の様な企業分析が行えます。

従来からニューステキストはBloombergや日経新聞など、経済メディアを中心に投資調査の根幹をなす情報源となってきました。しかし、従来の活用方法が投資のプロフェッショナルによる定性分析がメインだったことに対し、近年は記事上にあるテキストを自然言語処理の技術を活用して分析するアプローチが広がっています。

概要

  • 新聞記事情報やメディアニュース情報を活用しM&Aのイベント把握や、マーケットテーマの抽出、企業の取引情報抽出等を行う

強み

  • 対象銘柄を広く取ることができる
  • 「市場の評価」や「世の中からの注目度」などの定性的情報を抽出し、定量的に分析することが可能
  • Intradayの動きを捉えることができる
  • 金利・為替レート領域でも使用可能

弱み

  • データ元が公開情報であるため、消費者購買データ等と比較し、独自性も出しづらい

プロバイダー

  • Prattle、RavenPack

 

位置情報

Wi-FiやBluetooth、GPSから得られる携帯電話の位置情報から、特定地域の消費行動の分析や、物流の分析が可能です。不動産(REIT)、旅行、交通など応用できる業界の幅は広くなっており、プロモーションや天候による経済活動への影響の推定など使用できる局面も様々です。特に、新型コロナウイルス感染拡大前後のように、地理的な感染状況、経済動態を見ることが必要な場面では重宝されます。

概要

  • 携帯の位置情報から特定地域の消費行動の分析や、物流の分析が可能
  • 不動産(REIT)、旅行、交通など応用できる業界は広い
  • プロモーションや天候による影響の推定など使い方も様々

強み

  • 速報性が高い
  • 地理的に細かな粒度のデータ取得が可能 (市町村レベルより小さい街区単位での集計等も可能)

弱み

  • PoI、Geofenceの整備コストが非常に高い(※1)
  • 時系列で「ある地点」にいることの意味合いが変化するため、それをハンドルすることのコストが高い

プロバイダー

  • 日本では、AirTrack(サイバーエージェント)、NTTドコモ、KDDI

  • 海外では、 Advan、Placed、Foursquare

 

衛星画像

衛星やドローンからの画像により、穀物の生産動向や人の移動具合を把握し、先物市場の予測や小売り・テーマパーク等の好不調のトラッキング等を行うことができます。

概要

  • 衛星やドローンから画像により、穀物の生産動向や人の移動具合を把握し、先物市場の予測や小売り・テーマパーク等の好不調のトラッキング等を行う

強み

  • 資源(石油のタンクなど)の分析が可能
  • グローバルなサプライチェーン(物流、船舶の動きなど)の分析が可能

弱み

  • 処理に時間・費用がかかるため、価格が高価

プロバイダー

  • Orbital Insight、SpaceKnow

 

AIS(船舶)データ

条約によって定められた対象船舶にはAIS(Automatic Identification System)と呼ばれるセンサーの取り付けが義務化されており、これらを経済活動の分析に活用することができます。
AISには、船の速度、緯度、経度、船舶種類に加えて、タンカーであれば積荷の情報まで含まれているので、分析対象の物流量を把握することで、間接的に業績の好不調を占ったり、マクロの観点で、物流や海運の市況を分析できます。
現在では、コンテナにセンサーをつけて動きを補足する企業や、ドライバルク船(資源や穀物のばら積み船)の航行・積荷データを補足する企業も登場するなど、オルタナティブデータの中でも注目分野です。特にコンテナにセンサーをつけて動きを補足するフランスのTRAXENSには、2019年6月に伊藤忠商事が出資しています。

概要

  • 船舶の位置、積荷に関する情報から、物流や海運市況を分析
  • コンテナやドライバルク船に特化したプロバイダーも登場

強み

  • BtoB企業も含めたサプライチェーンの動向、コモディティの輸送量、マクロ経済動向など分析の幅が広い

弱み

  • コンテナの中身など具体的な商品までは補足できないことも多い

プロバイダー

  • exactEarth、Orbcomm、Orbital Insight

  • ドライバルク船では、AXSMarine、Kpler

  • コンテナでは、Traxens

 

※1…PoIは「この場所はディズニーランド」といった、各緯度経度情報に対する意味付け、Geofenceは地上に仮想の境界線を張ることを指す位置情報解析の専門用語。Geofenceは境界線の内外の人やモノの移動を捉えたりするのに役立てる。

 

【参考文献】

AlternativeData.org. (n.d.). Get Started - Alternative Data. AlternativeData,org. Retrieved May 15, 2020, from https://alternativedata.org/alternative-data/

Eagle Alpha. (n.d.). Alternative Data Use Cases Edition 5.  Retrieved from
https://s3-eu-west-1.amazonaws.com/ea-pdf-items/Eagle-Alpha-Alternative-Data-Report-v5.pdf

中田敦(2017年11月25日)「衛星写真で景気が分かる」『日経ビジネス』2020年5月15日アクセス <https://business.nikkei.com/atcl/report/15/061700004/111600233/>

真鍋和也・松川文平・張勇祥・中野貴司・佐竹実(2020年3月29日)「凍る世界の都市、東京は…」『日本経済新聞』2020年5月15日アクセス
<https://www.nikkei.com/article/DGKKZO57364600X20C20A3EA2000/>

日本経済新聞社(2020年3月5日)「シニアほど外出抑制 野村がリポート(市場点描)
<https://www.nikkei.com/article/DGXMZO56453240V00C20A3EN2000/>